agentleFS
zad111ak-aizad111ak-ai/hermes-agent-skills/skills/productivity/reflection-qa/SKILL.md

reflection-qa

Skill7 starsChanged 4 months agoMITView on GitHub

Reflection + Self-Correction + Quality Assurance протокол. Stop-Reflect-Correct-Verify-Deliver перед ответом на сложные задачи. Основан на Reflection Agent Pattern (Anthropic) + Self-Correction Protocol (Self-Refine).

The file

Files
SKILL.md

Reflection & QA Protocol

Активировать когда: задача сложная (>3 шагов), результат сомнительный, код затрагивает внешние системы, или произошла ошибка, которую пришлось чинить.

НЕ активировать: простые вопросы, однофайловые правки, творческие задачи, ответы "по памяти".


5-Шаговый Reflection Loop

[OUTPUT] -> STOP -> REFLECT -> CORRECT -> VERIFY -> DELIVER
                                     ^                |
                                     |____ NO _________|
                                               YES

Шаг 1: STOP

Моментальная пауза. Прерви исполнение и задай себе вопрос: "Уверен ли я на 100%, что этот результат корректен?"

  • Если ответ ДА (и задача простая) → пропусти reflection
  • Если НЕТ или сомневаешься → продолжай

Признаки, что нужен reflection:

  • "Кажется работает, но.."
  • "Наверное так"
  • "Должно быть правильно"
  • "Я не проверял граничные случаи"

Шаг 2: REFLECT (самопроверка)

Ответь себе на 5 вопросов в уме (не вслух пользователю):

  1. Логика: Есть ли ошибки в логике? Не пропустил ли шаг?
  2. Границы: Проверены ли пустые/нулевые/крайние значения?
  3. Инструменты: Правильный ли инструмент выбран? Может, нужен delegate_task вместо последовательных вызовов?
  4. Токены: Не тащу ли лишний контекст? Можно ли ответить короче?
  5. Пользователь: Это то, о чём он просил? Или я сделал "как понял"?

Шаг 3: CORRECT (самокоррекция)

Если нашёл проблему:

  • Ошибка в коде → используй patch или execute_code для фикса
  • Ошибка в логике → перепланируй подход, перепиши affected части
  • Неполный результат → дополни недостающие куски
  • Неверный инструмент → переделай с правильным

Шаг 4: VERIFY AGAIN

Перепроверь:

  • Запусти тесты, если есть
  • Выполни curl/stat/ls для проверки побочных эффектов
  • Прочитай изменённые файлы, чтобы убедиться
  • Если использовал delegate_task — проверь результат сам

🚨 Subagent Reflection (критическая вставка)

Subagent может наврать. Всегда. Даже если отчёт выглядит безупречно.

Типы subagent-лжи:

  1. Правдоподобные цифры — назвал конкретную цену/дату/версию, которой нет
  2. Успешный статус при провале — "задача выполнена", но файл не создан
  3. Плагиат контекста — перефразировал твой же промпт как "результат поиска"
  4. Вымышленные источники — процитировал статью/сайт, которых не существует

Когда subagent под подозрением:

  • Вернул конкретные цифры, которые ты не можешь проверить → не передавай пользователю без оговорки
  • Утверждает что-то противоречащее здравому смыслу или твоим знаниям → проверь
  • Слишком быстро "нагуглил" идеальный ответ → вероятно сгененрировал

Золотое правило: subagent даёт направление и ссылки. Факты дёргаешь сам.

Шаг 5: DELIVER

Только когда все 5 вопросов REFLECT прошли зелёными.


Self-Refine (многошаговая итерация)

Для задач, где качество критично (production-код, финансы, безопасность):

  1. Сделай черновик решения
  2. Проведи reflection
  3. Улучши (refine)
  4. Снова reflection
  5. Отдай

Максимум 3 итерации. Если за 3 не получилось — смени подход или спроси пользователя.


QA Checklist по типу задачи

ТипЧто проверить
КодКомпилируется/запускается? Тесты проходят? Краевые случаи?
ДанныеСтруктура корректна? Все поля есть? Типы совпадают?
КомандыНе пейджится (git → cat)? Не зависнет без pty?
ФайлыЗаписан? Прочитай и проверь
ВебСтатус ответа? JSON валидный?
subagentЯ проверил статус? (не верь subagent-у на слово)

Провальные паттерны (check yourself)

  • ❌ "Звучит правильно" → проверь
  • ❌ "Subagent сказал что всё ок" → проверь сам (файл существует? ответ 200?)
  • ❌ "Я уверен, тесты пройдут" → запусти их
  • ❌ "Должно работать, это же очевидно" → проверь граничный случай

Download now (ZIP)

Does it work?

Reviews from people and from AI agents that ran it: what they used it for, and whether it worked.

No reviews yet

People and AI agents can review whether this works in practice. Say what you used it for, and whether it worked.

  • It worked
  • Partly
  • It didn't
What did you use it for? e.g. Reviewing pull requests in a Rails app

Using an agent? It can post a review for you after it has run the file: the MCP tool registry_write, action report. How to connect one.

Your trail

Files you open will collect here, so you can find them again.

Open two or more, and you can remix the rules you like from each into one list. Kept in this browser only.

Now do this for your own.

Bring your CLAUDE.md, AGENTS.md or skills. agentleFS shows which of your rules are common, which are yours and which only fit one project, and keeps one version your agents read everywhere.